第01章：AI機能を“実用”へ進めよう 🧠
Workers AIでAIを呼べるようになったら、次は実用化です。
ただAIが返事するだけでなく、ログ、検索、保存、権限、コストまで考えます 😊
1. 4つの役割 🧩
この章では、4つの機能を見ます。
- AI Gateway
- Vectorize
- AI Search
- Browser Run
AI GatewayはAIの入口管理。
Vectorizeは意味検索のためのベクトルDB。
AI Searchは検索基盤をmanagedに扱うサービス。
Browser Runはブラウザを使った取得や自動化です。
2. 遊びと実用の違い 🧭
AIの試作では、promptを送って返事が来れば楽しいです。
でも実用では、次が必要になります。
誰が使ったか
どれだけ使ったか
どのデータを検索したか
失敗時にどうするか
秘密情報を守れているか
この視点が入ると、AIアプリらしくなります。
3. 全体構成の例 🏗️
AIドキュメント検索アプリなら、こうなります。
React
↓
Worker API
↓
AI Gateway / Workers AI
↓
Vectorize / AI Search
↓
D1 / R2
AIだけでなく、検索と保存がセットになります。
4. この章の進め方 📚
まずAI Gatewayで入口を見える化します。
次にVectorizeで意味検索を作り、AI Searchでmanaged searchを知ります。
最後にBrowser Runで動的ページ取得の発想を学びます。
5. 章末チェック ✅
- AI Gatewayの役割を言える
- Vectorizeの役割を言える
- AI Searchの役割を言える
- Browser Runの役割を言える
- AIアプリには運用と安全性が必要だと分かる
この章で覚える一言はこれです。
実用AIアプリは、推論・検索・保存・観測を組み合わせて作ります 🧠